Isaac SDK套件包括提供应用程序框架的Isaac Robotics Engine，预先构建的深度神经网络模型、算法、库、驱动程序和API Isaac GEM，用于室内物流的参考应用程序，以及提供导航功能的Isaac Sim(首个版本)。

NVIDIA表示，全新的Isaac SDK可以大大加快研究人员、开发人员、初创企业和制造商开发和测试机器人的速度，使机器人能够通过仿真获得由人工智能技术驱动的感知和训练功能，从而可以在各种环境和情况下对机器人进行测试和验证，从而节省成本。

为了加快AI机器人的开发速度，Isaac SDK包含了各种基于摄像头的感知深度神经网络，比如：

－ 对象检测：识别用于导航、交互或操控的对象

－ 自由空间分割：检测和分割外部世界，例如确定人行道在哪里，以及机器人可以在哪里行驶

－ 3D姿态估计：了解目标的位置和方向，从而实现诸如机械臂拾取物体的任务

－ 2D人体姿态估计：将姿态估计应用于人，这对于与人互动的机器人（例如配送机器人）和协作机器人（专门设计用于与人合作）非常重要

Isaac SDK的对象检测也通过ResNet深度神经网络进行了更新，可以使用NVIDIA的迁移学习工具包对其进行训练，添加新对象进行检测和训练新模型变得更容易，这些新模型能以较高的准确度启动并运行。

借助新版SDK，还可以使用Isaac Sim训练机器人，并将所生成的软件部署到在现实世界中运行的真实机器人中，大大加快机器人的开发速度，从而实现综合数据的训练。

通过仿真，开发人员可以在困难或异常等极端情况下对机器人进行测试，以进一步加强对它的训练。将这些结果输入训练管道，使神经网络可以基于真实和模拟数据来提高准确性。

全新SDK也提供了多机器人仿真，可将多个机器人放入仿真环境中进行测试，以便它们学会彼此相关的工作。各个机器人可以在共享的虚拟环境中移动时，运行独立版本的Isaac导航软件堆栈。

最后，如果开发人员已经开发了自己代码的机器人，全新Isaac SDK也能集成他们的工作，并有基于C编程语言的新API，开发人员可以将自己的软件堆栈连接到Isaac SDK，并最大程度地减少编程语言转换，为用户提供通过C API访问路由的Isaac功能。

C-API访问权限同时支持开发人员在其他编程语言中使用Isaac SDK。

Isaac项目上，NVIDIA已经与清华、北大等国内多所高校、科研机构和企业达成了合作。在发布会现场，黄仁勋还演示了一款名为“Leonardo”的物体操纵机器人，体现了快速平滑的动作、6D姿态感知、交互式行为生成，在模拟和现实世界中通过学习，成为一个真正意义上的机器人。

Leonardo的仿真训练空间名为Isaac Gym，模拟了RGB、景深摄像头和Franka机器人传动装置。尽管是模拟世界，它依然遵循真实物理规则，并运行于NVIDIA GPU PhysX 5.0物理引擎之上。
 

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